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Llamadas a APIs y Pruebas

## Llamadas a APIs y Pruebas: buenas prácticas

Publicado el 18/08/2025

Después de más trabajo ya tengo resultados y ahora se puede ver en la parte inferior de la página un pequeño contador de visitantes implementado con JavaScript y una API en la nube.

En la página añadí un script que llama vía POST al endpoint público de API Gateway que dispara una función Lambda. La rutina fetchAndShowCount hace la petición al URL, comprueba que la respuesta HTTP sea correcta, parsea el JSON de respuesta buscando la clave count y actualiza el contenido del elemento con id visitor-count para mostrar el número de visitantes. La llamada se lanza cuando se dispara el evento DOMContentLoaded de la página, por lo que cada recarga incrementa el contador.

La respuesta de la API se espera en formato JSON con una clave llamada count que contiene un número entero con el total actualizado de visitas. Si hay un error en la petición se maneja la excepción y se muestra un mensaje de error en la interfaz, además de registrar el fallo en la consola del navegador.

Como siguiente evolución me interesa contar solo visitantes únicos, por ejemplo por día, y aplicar técnicas de deduplicación y tracking respetuoso con la privacidad. También quiero explorar optimizaciones de caché y protección frente a llamadas maliciosas.

Sobre pruebas implementé tests con pytest y mocking de la tabla de DynamoDB. El conjunto inicial cubre al menos tres escenarios: caso exitoso donde la actualización de la tabla devuelve un contador como 42 y la lambda responde con estado 200 y el body con count igual a 42; caso de error donde la llamada a DynamoDB lanza una excepción simulada y la lambda responde con estado 500 y un mensaje de error que incluye la causa; y comprobación de que la función update_item se llamó con la expresión de actualización esperada que inicializa el contador si no existe y lo incrementa en uno. Estos tests permiten validar la lógica sin depender de recursos reales y son una buena base para ampliar la cobertura.

Próximos pasos incluyen seguir mejorando las pruebas, integrar integración continua y despliegue automático CI CD para que cada cambio pase por pruebas y despliegue controlado, y explorar métricas y alertas para la API.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en crear soluciones a medida. Ofrecemos servicios de aplicaciones a medida y software a medida diseñados para resolver necesidades específicas de negocio. Somos especialistas en inteligencia artificial e implementamos soluciones de ia para empresas, agentes IA personalizados y modelos que mejoran procesos y experiencias de usuario. También cubrimos la seguridad con servicios de ciberseguridad y protección de datos, y gestionamos infraestructuras en la nube con servicios cloud aws y azure para despliegues escalables y fiables.

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Si te interesa que implementemos un contador de visitas único por día, una integración segura con AWS o Azure, o una solución de inteligencia artificial aplicada a tu producto, contacta con Q2BSTUDIO para evaluar la propuesta y diseñar un plan a medida que incluya pruebas automatizadas y despliegue continuo.

Fin del artículo, inicio de la diversión
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